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量子多目标进化算法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本文首次将量子计算的理论用于多目标优化,提出量子多目标进化算法(QMOEA),其采用量子位染色体表示法,利用量子门旋转策略和量子变异实现群体的进化,使用ε支配关系构造外部种群以此保持算法的较好分布性,提出基于快速排序的非劣最优解构造方法加快算法运行效率,实验表明,这种方法与经典的多目标进化算法SPEA2相比,其收敛性更好且分布更均匀 相似文献
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许婧祺 《计算机光盘软件与应用》2014,(14):304+306-304
第一次将量子计算的理论用途于多目标优化之上可以提出量子多目标进化算法其采用量子位研究微观粒子的运动规律的物理学分支学科,它主要研究原子、分子、凝聚态物质,以及原子核和基本粒子的结构、性质的基础理论,它与相对论一起构成了现代物理学的理论基础。量子力学不仅是近代物理学的基础理论之一,而且在化学等有关学科和许多近代技术中也得到了广泛的应用。 相似文献
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优化设计中的多目标进化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
近十多年来多目标进化算法是人工智能领域的一个相当活跃的研究热点。该文从非Pareto方法、基于Pareto方法及贝叶斯多目标优化算法等角度对当今多目标进化算法进行了分析,归纳了新出现的各种方法和技术,探讨了这个领域发展中存在的问题,并进一步给出了发展方向。此外文中分别对后两类提出了解决一般问题的计算效果较好的改进算法和新的算法。 相似文献
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个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。 相似文献
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一个用于多目标优化的进化规划算法 总被引:4,自引:0,他引:4
进化计算的群体搜索机制为多目标优化问题的直接求解提供了途径。本文将多目标遗传算法中的一些技术用于进化规划,提出一个多目标进化规划算法,并给出计算实例。 相似文献
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多目标进化算法及其在控制领域中的应用综述 总被引:10,自引:0,他引:10
多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此,介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果,并对其未来的发展方向进行了展望. 相似文献
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金炳尧 《计算机技术与发展》2001,11(5)
进化计算的群体搜索机制为多目标优化问题的直接求解提供了途径.本文将多目标遗传算法中的一些技术用于进化规划,提出一个多目标进化规划算法,并给出计算实例. 相似文献
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多目标进化算法的研究与进展 总被引:2,自引:0,他引:2
多目标优化问题通常难以处理,在20世纪80年代中期人工智能的进化算法开始应用于该领域.近10年来涌现了很多种多目标进化算法,一些已成功应用到工程实践中,从而形成了最近的一个热门研究领域.本文阐述了多目标进化算法研究的有关工作进展,并提出今后需要研究的问题,旨在引起大家对此新兴研究领域的关注与兴趣,从而推动与此相关问题的研究. 相似文献
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通过在目标空间中利用目标本身信息估算个体k最近邻距离之和,作为个体的密度信息,根据个体的密度信息对群体中过剩的非劣解进行逐个去除,以便更好地维护解的多样性,由此给出了一种基于个体密度估算的多目标优化演化算法IDEMOEA。用这个算法对几个典型的多目标优化函数进行测试。测试结果表明,算法IDEMOEA求解多目标优化问题是行之有效的。 相似文献
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分布性保持是多目标进化算法研究的一个重要方面,一个好的分布性能给决策者提供更多合理有效的选择。Pareto最优解的分布性主要体现在分布广度与均匀性两个方面。提出一种基于相似个体的多目标进化算法(SMOEA)。在种群维护中删除相似程度最大的个体;在进化操作中,选取了相似程度最大的个体进行进化。与目前经典算法NSGA-II和ε-MOEA进行比较,结果表明新算法拥有良好的分布性,同时也较好的改善了收敛性。 相似文献
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为了有效求解多目标优化问题,找到分布宽广、均匀的Pareto解集,提出了一个基于空间网格划分的进化算法。将目标空间网格化,利用网格的位置,删除大量被支配个体。在杂交算子中利用了单个目标最优的个体信息,以增加非劣解的宽广性。利用一种新设计的基于最大距离排序的方法删除非劣解集中多余个体。数值实验表明提出的算法是可行有效的。 相似文献
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为了解决传统聚类由于缺少有效指导而导致图像分割结果不理想的问题,将半监督方法引入到多目标进化模糊聚类算法中,提出了一种基于半监督的多目标进化模糊聚类。图像分割算法通过构造基于半监督的类内紧致性函数和类间分离度函数,利用监督信息指导聚类过程获得非支配解集。为了从非支配解集中选择一个最优解,利用监督信息构造了基于相似性度量的有效性指标。实验结果表明,提出的方法在分割准确率和视觉效果上明显优于无监督的聚类方法。 相似文献
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为提高4目标以上高维多目标优化问题的求解性能,提出一种基于改进K支配排序的高维多目标进化算法(KS-MODE).该算法针对K支配的支配关系和排序方法进行改进,避免循环支配并增强选择压力;设计新的全局密度估计方法提高局部密度估计精确性;设计新的精英选择策略和适应度值评价函数;采用CAO局部搜索算子加速收敛.在4~30个目标标准测试函数上的实验结果表明,KS-MODE能够在保证解集分布性的同时大幅提升收敛性和稳定性,能够有效求解高维多目标优化问题. 相似文献
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提出一种新的基于ε-支配关系的自适应多目标进化算法(AEMOEA)。在每次的进化中保留端点,并从端点集中选取一个作为父本,参加进化,弥补了ε-MOEA算法中端点易被丢掉的缺陷;在进化过程中根据存档动态地调整ε的取值,使解的分布更加均匀;当存档中个体过多时,运用ε-支配关系进行剪切,使其个体数处在合理水平。通过5个常用双目标测试函数的计算,验证了该算法在求解质量上优于ε-MOEA、NAGA-II以及SPEA-2等主流多目标算法。 相似文献
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